A GAN-GRU Based Space-Time Predictive Channel Model for 6G …
Accompanied by path identification and characteristic classification, the coupled gated recurrent unit (GRU) framework conducts precise predictions for unknown channels in the space-time …
文献阅读：基于GAN的数据填充 - 知乎 - 知乎专栏
GAN包含两部份：生成器（generator，G），用于学习将随机噪声 Z 映射成时间序列 X 的映射 G(Z) ，生成器生成的数据 G(Z) 称为fake数据。 判别器（discriminator，D），用于学习一个能 …
时空序列预测模型GAN+LSTM - CSDN博客
2020年6月3日 · gan-lstm模型将gan的生成器附加在lstm网络的输出层之后，从而建立了lstm提取的高级时空特征与未来剩余油饱和度场图像之间的映射，通过gan的生成能力来完成高维饱和度 …
摘要:为了提高短期负荷预测模型的精度,提出了一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU) 神经网络的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN) …
基于BiGRU和GAN的数据生成方法 - 知乎 - 知乎专栏
本文从建筑参数生成项目出发，介绍了两种数据生成方法：基于BiGRU以及GAN网络的数据生成。 BiGRU网络是由RNN发展而来，它在处理序列数据的任务中被广泛使用，1991年Elman [1]基 …
Intelligent Spectrum Sensing of Consumer IoT Based on GAN-GRU …
GAN is used to learn the signal spectrogram to generate more realistic synthetic data to achieve data enhancement and improve the classification performance of the overall model. Then, a …
<br>基于 GAN-GRU 的 6G 无线通信时空预测信道模型,IEEE …
结合路径识别和特征分类，耦合门控循环单元（GRU）框架对时空域中的未知通道进行精确预测。 综合实验证明了该模型相对于其他方法的优越性，包括基于几何的随机通道模型（GBSM） …
GAN 、LSTM与GRU - CSDN博客
2021年10月21日 · 生成式 对抗网络 （GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种 深度学习 模型，是近年来复杂分布上 无监督学习 最具前景的方法之一。 模型 通过框架中（至少）两个 …
基于GAN和GRU的时间序列预测和填补方法研究-学位-万方数据知 …
针对当前自回归时间序列预测模型的局限性，本文结合生成式对抗网络的思想''提出一种基于生成式对抗网络(GenerationAdversarialNetwork,GAN)和门控循环神经网 …
（7）机器学习——GAN与GRU - CSDN博客
2022年5月26日 · 生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络，用于无监督学习。它是由 Ian J. Goodfellow 在 2014 年开发和引入的。GAN 基本上由两个相互竞争的神经网络模型组成的系 …
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